Multi-GPU Deep Learning_2 (using DDP, MaskRCNN)

목차

• Introduction
• Method & Material
• Result

Introduction

이세돌 Image segmentation에 사용하던 MaskRCNN을 기존 pytorch에서 pytorch lightning으로 옮기는 동시에 DDP도 적용하여 Multi-GPU Deep Learning을 시도했다. 

 

Method & Material

torchvision의 maskrcnn모델을 학습에 사용했다.

모델의 구조는 다음과 같다.

MaskRCNN(
  (transform): GeneralizedRCNNTransform(
      Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
      Resize(min_size=(800,), max_size=1333, mode='bilinear')
  )
  (backbone): BackboneWithFPN(
    (body): IntermediateLayerGetter(
      (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False)
      (bn1): FrozenBatchNorm2d(64)
      (relu): ReLU(inplace=True)
      (maxpool): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
      (layer1): Sequential(
        (0): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(64)
          (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(64)
          (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(256)
          (relu): ReLU(inplace=True)
          (downsample): Sequential(
            (0): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
            (1): FrozenBatchNorm2d(256)
          )
        )
        (1): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(64)
          (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(64)
          (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(256)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (2): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(64)
          (conv2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(64)
          (conv3): Conv2d(64, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(256)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (layer2): Sequential(
        (0): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(256, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(128)
          (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(128)
          (conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(512)
          (relu): ReLU(inplace=True)
          (downsample): Sequential(
            (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
            (1): FrozenBatchNorm2d(512)
          )
        )
        (1): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(128)
          (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(128)
          (conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(512)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (2): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(128)
          (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(128)
          (conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(512)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (3): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(512, 128, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(128)
          (conv2): Conv2d(128, 128, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(128)
          (conv3): Conv2d(128, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(512)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (layer3): Sequential(
        (0): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024)
          (relu): ReLU(inplace=True)
          (downsample): Sequential(
            (0): Conv2d(512, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
            (1): FrozenBatchNorm2d(1024)
          )
        )
        (1): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (2): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (3): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (4): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (5): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(256)
          (conv3): Conv2d(256, 1024, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(1024)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
      )
      (layer4): Sequential(
        (0): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(1024, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(512)
          (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(512)
          (conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(2048)
          (relu): ReLU(inplace=True)
          (downsample): Sequential(
            (0): Conv2d(1024, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
            (1): FrozenBatchNorm2d(2048)
          )
        )
        (1): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(512)
          (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(512)
          (conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(2048)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
        (2): Bottleneck(
          (conv1): Conv2d(2048, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn1): FrozenBatchNorm2d(512)
          (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
          (bn2): FrozenBatchNorm2d(512)
          (conv3): Conv2d(512, 2048, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
          (bn3): FrozenBatchNorm2d(2048)
          (relu): ReLU(inplace=True)
        )
      )
    )
    (fpn): FeaturePyramidNetwork(
      (inner_blocks): ModuleList(
        (0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        (1): Conv2d(512, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        (2): Conv2d(1024, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        (3): Conv2d(2048, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      )
      (layer_blocks): ModuleList(
        (0): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (1): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      )
      (extra_blocks): LastLevelMaxPool()
    )
  )
  (rpn): RegionProposalNetwork(
    (anchor_generator): AnchorGenerator()
    (head): RPNHead(
      (conv): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (cls_logits): Conv2d(256, 3, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      (bbox_pred): Conv2d(256, 12, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
    )
  )
  (roi_heads): RoIHeads(
    (box_roi_pool): MultiScaleRoIAlign()
    (box_head): TwoMLPHead(
      (fc6): Linear(in_features=12544, out_features=1024, bias=True)
      (fc7): Linear(in_features=1024, out_features=1024, bias=True)
    )
    (box_predictor): FastRCNNPredictor(
      (cls_score): Linear(in_features=1024, out_features=2, bias=True)
      (bbox_pred): Linear(in_features=1024, out_features=8, bias=True)
    )
    (mask_roi_pool): MultiScaleRoIAlign()
    (mask_head): MaskRCNNHeads(
      (mask_fcn1): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (relu1): ReLU(inplace=True)
      (mask_fcn2): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (relu2): ReLU(inplace=True)
      (mask_fcn3): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (relu3): ReLU(inplace=True)
      (mask_fcn4): Conv2d(256, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
      (relu4): ReLU(inplace=True)
    )
    (mask_predictor): MaskRCNNPredictor(
      (conv5_mask): ConvTranspose2d(256, 256, kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2))
      (relu): ReLU(inplace=True)
      (mask_fcn_logits): Conv2d(256, 2, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
    )
  )
)

 

기존에 autoencoder에서 사용한 ImageFolder는 image segmentation에서는 사용할 수 없어서 Dataset 클래스도 따로 구현했다.

코드는 github에 있다.

 

GitHub - wlsdml1114/ddp_test: distributed data parallel test

 

Result

모델이 커서 Batch size를 32로 해도 GPU memory가 꽉차서 이전 실험처럼 batch를 막 128까지 올릴 수 없었다.

전체 데이터셋 161,965개를 학습할 때 gpu3개, batch size 32이므로 steps per epoch은 1688이 되고, training, validation은 8:2로 분리했다. 전체 학습시간은 약 1시간 12분정도 걸린다.

기존 단일 gpu에서 epoch당 4시간정도 걸린것을 감안하면 gpu 3개를 이용하는 것이 확실히 시간이 많이 줄어드는 것을 확인했다.

 

Conclusion & Discussion

pytorch로 되어있는 코드를 pytorch lightning으로 옮기는 작업이 생각보다 별로 없을 줄 알았는데, Dataset 부터 Dataloader, loss, model 까지 다양한부분에서 삽질을 해서 지식이 늘었다..

삽질한 내용은 본 블로그에 정리해두었다.

다음엔 attention이나 transformer모델을 가져 올거 같다.